摘要：源碼分析版本聲明文章均為本人技術筆記，轉載請注明出處聲明結構圖示基本數據結構本質是一個散列表，存儲元素為鍵值對繼承，實現了接口的是線程不安全的，它的都可以為默認裝填因子，如果當前鍵值對個數最大容量裝填因子，進行操作新加，鏈表最大長度，當桶中
HashMap源碼分析_JDK1.8版本
聲明
文章均為本人技術筆記，轉載請注明出處
[1] https://segmentfault.com/u/yzwall
[2] blog.csdn.net/j_dark/
HashMap聲明
public class HashMap extends AbstractMap implements Map, Cloneable, Serializable
HashMap結構圖示
HashMap基本數據結構
HashMap本質是一個散列表，存儲元素為鍵值對；
HashMap繼承AbstractMap，實現了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口；
HashMap的是線程不安全的，它的key、value都可以為null；
final int loadFacotr
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR: 默認裝填因子0.75，如果當前鍵值對個數 >= HashMap最大容量*裝填因子，進行rehash操作；
int threshold
static final int TREEIFY_THRESHOLD： JDK1.8 新加，Entry鏈表最大長度，當桶中節點數目大于該長度時，將鏈表轉成紅黑樹存儲；
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD：JDK1.8 新加，當桶中節點數小于該長度，將紅黑樹轉為鏈表存儲；
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY: 默認鍵值隊個數為16；
transient Node[] table：鍵值對數組，長度動態增加，但是總為2的冪；用transient修飾表示對象序列化時該字段不可被序列化；
HashMap鍵值對描述：Node
JDK1.6用Entry描述鍵值對，JDK1.8中用Node代替Entry；
static class Node implements Map.Entry {
// hash存儲key的hashCode
final int hash;
// final:一個鍵值對的key不可改變
final K key;
V value;
// 一個桶中的鍵值對用鏈表組織
Node next;
...
}
HashMap中鍵值對的存儲形式為鏈表節點，hashCode相同的節點（位于同一個桶）用鏈表組織；
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
鍵值對元素hashCode = key的hashCode與value的hashCode，高16位與低16位按位異或運算；
紅黑樹：TreeNode
static final class TreeNode extends LinkedHashMap.Entry
JDK1.8新增，用來支持桶的紅黑樹結構實現
HashMap重要方法分析
HashMap添加/更新鍵值對：put/putVal方法
public V put(K key, V value)內部調用putVal方法實現；
public V put(K key, V value) {
// 倒數第二個參數false：表示允許舊值替換
// 最后一個參數true：表示HashMap不處于創建模式
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
putVal方法分析：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
Node[] tab; Node p; int n, i;
// 槽數組未初始化或者未擴容，先調用resize()擴容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
/**
* Hash函數，(n - 1) & hash 計算key將被放置的槽位；
* (n - 1) & hash 本質上是hash % n，位運算更快
*/
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// 空桶，創建新的鍵值對節點，放入槽數組中；
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 鍵值對已在對應桶中
else {
Node e; K k;
// 與桶中首元素比較，如果key不同發生Hash沖突，在桶中添加新元素
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 當前桶中無該鍵值對，且桶是紅黑樹結構，按照紅黑樹結構插入
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 當前桶中無該鍵值對，且桶是鏈表結構，按照鏈表結構插入到尾部
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 遍歷到鏈表尾部
if ((e = p.next) == null) {
// 創建鏈表節點并插入尾部
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 檢查鏈表長度是否達到閾值，達到將該槽位節點組織形式轉為紅黑樹
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 鏈表節點的與put操作相同時，不做重復操作，跳出循環
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 找到 or 新建一個key和hashCode與插入元素相等的鍵值對，進行put操作
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
/**
* onlyIfAbsent為false或舊值為null時，允許替換舊值
* 否則無需替換
*/
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
// 更新結構化修改信息
++modCount;
// 鍵值對數目超過閾值時，進行rehash
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
散列分布策略
鍵值對的槽位 = (容量 - 1) & hash(key)
鍵值對槽位是鍵值對在tab數組的索引，本質上 = hash(key) % 容量，位運算速度更快；
本質上是除數取余法，盡可能的散列均勻；
Hash函數
// in HashMap
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
計算key的hashCode, h = Objects.hashCode(key);
h >>> 16表示對h無符號右移16位，高位補0；然后h與h >>> 16按位異或；
HashMap更新舊鍵值對 or 添加新鍵值對的核心思想：
根據鍵值對key的hashCode計算鍵值對的在HashMap中槽位，
判斷是否空桶 Or 是否發生Hash沖突（與桶中首元素不同）
解決Hash沖突：根據桶組織形式是紅黑樹 Or 鏈表進行對應插入操作；
鏈表形式完成插入后，檢查是否超過鏈表閾值，超過將鏈表->紅黑樹；
最后檢查鍵值對總數是否超過閾值，超過調用resize()進行rehash操作；
HashMap刪除鍵值對：remove/removeNode方法
remove方法分析
public V remove(Object key) {
Node e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
remove()方法內部調用removeNode()方法實現
removeNode方法分析：
final Node removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node[] tab; Node p; int n, index;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node node = null, e; K k; V v;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
// 待刪除元素在桶中，但不是桶中首元素
else if ((e = p.next) != null) {
// 待刪除元素在紅黑樹結構的桶中
if (p instanceof TreeNode)
// 查找紅黑樹
node = ((TreeNode)p).getTreeNode(hash, key);
else {
// 遍歷鏈表，查找待刪除元素
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
// p保存待刪除節點的前一個節點，用于鏈表刪除操作
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
/**
* matchValue為true：表示必須value相等才進行刪除操作
* matchValue為false：表示無須判斷value，直接根據key進行刪除操作
*/
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
// 桶為紅黑數結構，刪除節點
if (node instanceof TreeNode)
// movable參數用于紅黑樹操作
((TreeNode)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
// 待刪除節點是桶鏈表表頭，將子節點放進桶位
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
// 待刪除節點在桶鏈表中間
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
// 待刪除元素不存在，返回null
return null;
}
HashMap訪問鍵值對：get/getNode方法
get方法
public V get(Object key) {
Node e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
get方法通過指定key獲得對應鍵值對，內部調用getNode方法實現；
getNode方法
final Node getNode(int hash, Object key) {
Node[] tab; Node first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
// 紅黑樹查找
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
// 鏈表查找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
getNode方法查找過程和putVal一樣，先查找對應桶的首元素，然后根據紅黑樹結構 Or 鏈表結構對應查找；
HashMap重散列操作：resize方法
final Node[] resize() {
// 保存舊table，容量，閾值
Node[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 舊table容量已超過最大容量，更新閾值為Integer.MAX_VALUE
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 調整新容量為舊容量2倍，左移一位實現
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// oldCap == 0 && oldThr > 0
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
// oldCap == 0 && oldThr == 0
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 紅黑樹桶進行rehash操作
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
// 鏈表桶進行rehash操作
// 根據e.hash & oldCap)是否為0把鏈表分成兩個鏈表，進行rehash
else { // preserve order
Node loHead = null, loTail = null;
Node hiHead = null, hiTail = null;
Node next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
當鍵值對總數超過閾值threshold, HashMap通過resize方法實現重散列/rehash
HashMap調整容量：tableSizeFor()
static final int tableSizeFor(int cap)：得到>=cap的2的最小冪值；
由指定容量參數的構造器調用，計算rehash閾值threshold；
參考
[1] http://www.cnblogs.com/leesf456/p/5242233.html
[2] http://www.cnblogs.com/ToBeAProgrammer
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